martedì, 30 novembre 2021

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Nuove frontiere della videosorveglianza: le infinite possibilità dei metadati

25/11/2021

di Antonella Sciortino - Regional Marketing Manager South and East Europe i-PRO EMEA B.V.

Stiamo vivendo profonde trasformazioni tecnologiche: la democratizzazione dell’Intelligenza Artificiale e la disponibilità di metadati provenienti dall’analisi delle immagini di videosorveglianza stanno rivoluzionando il settore. L’insieme di tali elementi sta stimolando infatti un ulteriore cambiamento, sia sul piano tecnologico che su quello etico, facendo dell’Europa un continente all’avanguardia su entrambi i fronti.

Dall’uso militare a quello domestico, fino alla videosorveglianza connessa così come la conosciamo oggi, il mercato ha già subito numerose rivoluzioni. Inizialmente bastava posizionare una telecamera per riprendere un determinato spazio. Uno dei principali cambiamenti fu quello generato dall’arrivo sul mercato delle prime telecamere IP che, collegate tramite una rete Ethernet, passavano dall’essere semplici sensori a funzionare come strumenti informatici a tutti gli effetti. Fu proprio negli anni 2000 che il mercato della videosorveglianza esplose e i primi algoritmi di AI vennero sviluppati e implementati nei sistemi, rendendo possibile l’analisi di flussi video e aprendo la strada quindi all’ambito della video analisi attraverso le telecamere di sicurezza

I limiti degli esordi

Grazie alla capacità di analizzare i volumi di pixel in movimento nell’immagine, questi sistemi possono da allora, per fare qualche esempio, rilevare un movimento anomalo nel video, capire che è presente un individuo e segnalare l’informazione. L’unica incognita era quella relativa al livello di precisione dell’analisi, condizionata dall’ambiente in cui il sistema veniva installato, come nel caso di fenomeni di pioggia battente o vento forte che possono rendere difficile il rilevamento, generare falsi allarmi o, addirittura, non catturare importanti fotogrammi, ad esempio in caso di mancata registrazione di un’intrusione. Un ostacolo alla diffusione di questi sistemi riguardava poi il costo dell’infrastruttura per l’analisi video e la necessità di implementare server informatici con grande capacità di calcolo. Ma furono diversi i limiti a cui si andò incontro negli anni, a partire dal fatto che i video devono essere elaborati - aspetto rilevante soprattutto nell’ambito delle applicazioni nei centri di sicurezza urbana e che richiede risorse e personale specializzato. Nonostante tutto, spinta anche dai progressi dell’AI, la videosorveglianza ha vissuto un’evoluzione senza precedenti.

Il salto di qualità

Più gli algoritmi sono precisi, più le telecamere dotate di analisi delle immagini diventano proattive nel fornire informazioni all’utente di un sistema di videosorveglianza, è un dato di fatto. La nuova generazione basata su AI permette di andare oltre ed elaborare “pre-analisi” più precise. Nel caso di una città, ad esempio, i nuovi algoritmi saranno in grado di attirare l’attenzione degli operatori sulle folle o su movimenti atipici. Come? Con un nuovo metodo di progettazione degli algoritmi di analisi delle immagini chiamato “Deep Learning” che permette di utilizzare grandi volumi di dati per “educare” l’intelligenza artificiale. Quando educhiamo i sistemi di intelligenza artificiale con tutti questi dati, essi sono in grado di riconoscere diverse forme (uomo, donna, gatto), ma anche di riconoscere i colori (uomo con maglietta rossa e baffi, ragazzo su scooter). Tutto questo è possibile con gli algoritmi di Deep Learning, capaci di elaborare una quantità esponenziale di dati. A questo si aggiungono i progressi in termini di potenza di calcolo e la miniaturizzazione dei processori di computer, che ora sono integrati direttamente nelle telecamere di sicurezza, rendendo il costo di implementazione molto più accessibile.

Meta dati

I sistemi di videosorveglianza di oggi sono diventi esperti nel rilevamento e nel riconoscimento dei modelli. Sulla base di ciò che hanno rilevato, creano un meta-database che si autoalimenta e permette un’analisi sempre più accurata delle immagini. Tutto questo è alla base degli strumenti biometrici e di riconoscimento facciale. E per quanto riguarda la protezione dei dati personali, dal punto di vista della sicurezza l’obiettivo dei metadati non è quello di identificare i cittadini (cosa in Europa vietata dal GDPR), bensì quello di ottimizzare l’uso della protezione video e renderla proattiva e predittiva. Telecamere connesse in auto per evitare incidenti, città intelligenti che ottimizzano i flussi e limitano i sinistri, telecamere che rilevano le micro-espressioni di un individuo che sta subendo un ictus... le prospettive sono illimitate e alcune sono già realtà. L’analisi delle immagini basata su AI è in piena espansione, ed ad oggi è solo questione di tempo: il tempo necessario per implementare le infrastrutture e per creare le applicazioni AI che occorrono per generare un radicale e positivo cambiamento all’interno della società.


maggiori informazioni su:
https://i-pro.com/eu/en



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